菲涅尔衍射相空间实现图像加密解密附Matlab复现

文章探讨了基于菲涅尔衍射相空间的图像加密解密方法,利用光学原理保证信息安全,具有高安全性和快速解密优点。文中还对比了与传统方法的优劣,并指出未来研究挑战。

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

图像加密解密一直是信息安全领域的重要研究课题。随着技术的不断发展,传统的加密解密方法已经不能满足当今社会对信息安全的需求。因此,基于菲涅尔衍射相空间的图像加密解密方法应运而生,成为当前研究的热点之一。

菲涅尔衍射是一种光学现象,通过它可以将物体表面的微小振动转化为光波的振幅和相位的变化。而相空间则是描述光波的振幅和相位信息的数学空间。基于菲涅尔衍射相空间的图像加密解密方法利用了这一原理,将图像信息转化为光波信息,通过菲涅尔衍射的特性进行加密处理,实现对图像信息的安全传输和存储。

在图像加密过程中,首先将待加密的图像转化为光波信息,然后利用菲涅尔衍射的特性对光波进行加密处理,通过调整光波的振幅和相位信息来实现加密。在解密过程中,利用相空间的逆变换原理对加密后的光波信息进行解密处理,最终得到原始的图像信息。这种基于菲涅尔衍射相空间的图像加密解密方法具有较高的安全性和鲁棒性,能够有效保护图像信息的安全性。

与传统的图像加密解密方法相比,基于菲涅尔衍射相空间的图像加密解密方法具有以下优势:

  1. 高安全性:利用光波信息进行加密处理,具有较高的安全性,能够有效防止信息被恶意攻击者窃取。

  2. 大容量:光波信息具有较大的容量,能够实现对大容量图像信息的加密处理。

  3. 快速解密:基于相空间的逆变换原理,能够实现对加密信息的快速解密,提高了解密的效率。

然而,基于菲涅尔衍射相空间的图像加密解密方法也面临一些挑战,如光波信息的传输和存储成本较高、对光波信息的处理需要较高的技术要求等。因此,未来的研究方向应该集中在克服这些挑战,进一步提高图像加密解密方法的安全性和实用性。

总之,基于菲涅尔衍射相空间的图像加密解密方法是当前图像信息安全领域的研究热点之一,具有较高的安全性和实用性,将为信息安全领域的发展带来新的机遇和挑战。希望未来能够有更多的研究者投入到这一领域,推动图像加密解密方法的不断创新和发展。

📣 部分代码

% This function calculates the free space transfer for diffraction% by a distance d2. Distances are measured in terms of mfunction phi = h2(fx,fy,d2,lam)   dg=1/lam^2 - fx .^2 - fy .^ 2;if dg>0    phip = exp(- i * 2 * pi * d2 .* sqrt(dg));    % for large values of d2, the large phase of this function tends to disrupt Fourier transforms.     % substituting phip = exp(- i * 2 * pi * (d2 .* sqrt(dg)-d2/lam)); seems to correct this problem.else    phip=0;endphi=phip;

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 牛春晖,王晓玲,吕乃光,等.一种基于全息原理的数字图像实时加密解密系统[J].北京信息科技大学学报:自然科学版, 2010, 25(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1674-6864.2010.03.011.

[2] 牛春晖%王晓玲%吕乃光%周哲海%李晓英.一种基于全息原理的数字图像实时加密解密系统[J].北京信息科技大学学报(自然科学版), 2010(3):25.

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值